Искусственный интеллект в изучении иностранных языков

Автор: Верещагина Валентина Валерьевна

Организация: МБОУ ''Гимназия №72''

Населенный пункт: Кемеровская область-Кузбасс, г. Прокопьевск

Современный мир стремительно меняется под влиянием технологий, и сфера образования не является исключением. Искусственный интеллект (ИИ) находит всё более широкое применение в различных областях, включая изучение языков, где он открывает новые горизонты для учащихся и преподавателей. В условиях глобализации и бурного развития коммуникационных технологий знание иностранных языков становится неотъемлемой частью профессионального успеха и культурной адаптации.

Это создаёт потребность в эффективных, доступных и персонализированных методах обучения, которые могут не только облегчить процесс овладения языком, но и повысить мотивацию учащихся.

Искусственный интеллект предоставляет уникальные возможности для создания адаптивных обучающих стратегий, позволяя образовательным программам подстраиваться под индивидуальные потребности и предпочтения каждого ребенка. Использование алгоритмов машинного обучения и анализа данных позволяет отслеживать прогресс и выявлять сильные и слабые стороны учащихся, что способствует формированию оптимального образовательного маршрута. Таким образом, мотивационное воздействие ИИ становится ключевым аспектом, влияющим на успех в процессе изучения языка.

Одним из наиболее значимых аспектов ИИ в образовании является его способность поддерживать персонализированное обучение. С помощью технологий адаптивного обучения ИИ может оценивать индивидуальный стиль обучения и показатели успеваемости ученика, чтобы соответствующим образом настраивать образовательный контент и темп. Например, если школьник испытывает трудности с определённой математической концепцией, платформа на основе ИИ может скорректировать учебный план, предоставив дополнительные ресурсы, упражнения или альтернативные объяснения, которые лучше соответствуют пониманию учащегося. Такой уровень персонализации помогает учащимся прогрессировать в собственном темпе, максимально раскрывая их учебный потенциал.

В системе образования важно учитывать, что учащиеся усваивают материал в своём уникальном темпе, что делает невозможным требование единого подхода ко всем. Таким образом, индивидуализированные учебные пособия становятся незаменимыми, поскольку они работают на основе личных данных учащихся, адаптируясь к их прогрессу.

Такие технологии, как нейролингвистическое программирование (NLP), извлечение коллокаций и парная взаимная информация (PMI), играют значительную роль в учебном процессе. NLP учит машины читать и интерпретировать человеческую речь, а извлечение коллокаций помогает решать проблемы генерации языка и классификации текстов. Внедрению ИИ в изучение языков способствует широкий спектр приложений для Android и iOS, ориентированных на усвоение лексики. Некоторые из них, используя данные оксфордских словарей и интегрированные решения ИИ, имитируют поведение репетитора, обеспечивая автоматическую обратную связь. Одно из таких приложений — FeeBu (Feedback Butterfly), которое имеет доступ к обширному корпусу аутентичных английских текстов. Этот инструмент оценивает языковые достижения по четырём основным критериям: грамматика, орфография, семантика и правильный выбор слов [1, с. 67]. FeeBu автоматически генерирует упражнения, формируя задания для анализа семантического контекста. Система автоматически проверяет текст на грамматические ошибки и использует серверный компонент для предоставления мгновенной обратной связи путём анализа ответов учащихся через обработку NLP (нейролингвистическое программирование).

Можно выделить следующие распространённые ключевые концепции использования технологий искусственного интеллекта в аспекте изучения языков:

1. «Нейролингвистическое программирование (NLP)» — это область, сочетающая искусственный интеллект и лингвистику, целью которой является автоматическая обработка человеческого языка. NLP направлена на создание и анализ письменной и устной речи, хотя обработка речи часто рассматривается как отдельная область. На NLP можно смотреть как на прикладной аспект компьютерной лингвистики — междисциплинарной области исследований, занимающейся формальным анализом и моделированием языка и его приложениями на стыке лингвистики, информатики и психологии.

2. «Машинное обучение» — это часть искусственного интеллекта. Оно относится к системам, которые приобретают информацию или учатся на опыте. Машинное обучение «помогает находить решения многих проблем в речи, распознавании и робототехнике» [2].

3. «Глубокое обучение» — это область искусственного интеллекта, разновидность машинного обучения, которая использует искусственные нейронные сети (вычислительные системы, напоминающие определённые нейронные сети в человеческом мозге) для обучения на больших наборах данных. Глубокое обучение в основном фокусируется на категориях, основанных на зрении (например, распознавание изображений), но также может использоваться для целей NLP.

Конкретно для вспомогательных и адаптивных сценариев изучения языка (где алгоритм поддерживает учителя и ученика и создаёт персонализированный учебный путь) в игру вступают так называемые технологии «слабого ИИ». Их можно разделить на следующие категории:

1. «Инструменты ИИ, ориентированные на учащегося», включают модели практики, механизмы обратной связи и упражнения, направленные на развитие конкретных навыков. Такие технологии поддерживают углублённое изучение определённых предметов.

2. «Системы, ориентированные на преподавателя», предназначены для снижения учебной нагрузки учителей. Они автоматизируют многие процессы, такие как оценка, механизмы обратной связи и управление классом, а также решают административные вопросы.

3. «Системные инструменты ИИ» предназначены для передачи обработанных данных в основном институциональным администраторам или заинтересованным сторонам. Например, программное обеспечение, которое оценивает работу учеников и прогнозирует их будущую успеваемость.

Так, в практике работы активно интегрировала искусственный интеллект в процесс изучения языков, используя различные интерактивные задания, которые не только углубляют знания учащихся, но и делают процесс более увлекательным. Одним из примеров таких заданий стало приключение «Вы заперты в хранилище памяти», где ученикам старших классов предстояло решить серию грамматических задач, чтобы сбежать из виртуального хранилища. Такой подход позволяет использовать ИИ для создания уникальных упражнений, включающих игровые элементы и вехи, что способствует повышению мотивации.

Первое задание, «Предложения с пропущенными словами», требовало от учащихся использовать правильные формы глаголов в прошедшем совершенном времени (Past Perfect). Задания были сопряжены с реальными жизненными сценариями, позволяя ученикам применять грамматику на практике. Например, среди предложений было: «К тому времени, как фильм начался, мы (купить) билеты», что подчёркивало использование правильной грамматической структуры и контекста. Это упражнение не только помогло закрепить знания, но и развило критическое мышление, так как учащимся приходилось анализировать каждое предложение и выбирать наиболее подходящий вариант.

На втором этапе, «Составление предложений из слов», у учеников была возможность попрактиковаться в структурировании предложений в прошедшем совершенном времени. Например, им нужно было перефразировать «they / had / already / left / by the time / we / arrived» в «They had already left by the time we arrived». Это упражнение было сфокусировано на порядке слов в предложении, ключевом аспекте английского языка, что помогло им лучше понять использование времён.

Третье задание, «Идентификация ошибок», дало учащимся возможность находить и исправлять грамматические ошибки в предложениях. Например, в предложении «By the time he get to the station, the train had already left» содержится ошибка во времени, поскольку правильный вариант — «By the time he got to the station, the train had already left». Эта наглядная задача научила их обращать внимание на детали и критически анализировать грамматические структуры.

Наконец, задание «Написание истории» предоставило ученикам уникальную возможность применить полученные знания и создать собственный рассказ. Начиная с фразы «К тому времени, как я осознал...», школьники смогли использовать свои идеи для написания сценария, который должен был включать не менее пяти предложений в прошедшем совершенном времени. Этот этап не только развил их творческие и писательские навыки, но и углубил понимание грамматических структур в контексте.

Использование ИИ в таких заданиях делает обучение более привлекательным, позволяет учащимся глубже погрузиться в процесс, развивая свои навыки взаимодействия с языком на разных уровнях. Работая в группах над выполнением этих заданий, дети также улучшили свои навыки командной работы и сотрудничества, что является важной частью современного образовательного процесса. Таким образом, использование ИИ в таких увлекательных и интерактивных упражнениях демонстрирует его потенциал в языковом преподавании, создавая уникальный учебный опыт, который вдохновляет школьников стремиться к новым знаниям.

Список литературы

1. Ролгайзер А.А. Перспективы использования искусственного интеллекта в практике обучения иностранному языку // Актуальные вопросы лингводидактики и методики преподавания иностранных языков: сборник научных статей. Чебоксары: Чуваш. гос. пед. ун-т, 2022. С. 243-248.

2. Alpaydin E. Introduction to Machine Learning. Cambridge, MA: The MIT Press, 2020. [Электронная версия], код доступа: https://cambridge.org (дата обращения: 15.11.2025)

1. file0.docx (19,6 КБ)
2. file1.png (326,8 КБ)

Опубликовано: 21.11.2025